基于熵权法的大学生创业机会评价模型构建

南国君, 侯泽君, 刘 凯

(1.合肥工业大学 食品与生物工程学院,安徽 合肥 230601; 2.合肥工业大学 电子科学与应用物理学院,安徽 合肥 230601; 3.中国民生银行股份有限公司 合肥分行，安徽 合肥 230041)

创业以其优化整合资源带动就业进而创造更大价值成为普遍的社会现象。大量研究表明,创业机会是创业的核心,是创业研究首要解决的问题,深入研究和把握创业机会,对创业研究本身以及创业实践活动具有重要的理论价值和实践指导意义[1]。

目前,在创业机会的来源、要素、路径等机会识别方面研究比较深入。有学者依据这些研究成果设计了创业机会的评价指标,其中，蒂蒙斯创业机会评价指标[2]包括8个一级指标和53个二级指标,是目前最全面的创业机会指标库。文献[3]对蒂蒙斯创业机会评价指标通过问卷调研进行实证分析,摘选了1个关键性指标,首次将其本土化。蒂蒙斯创业机会评价指标也存在指标过多、主次不明、指标权重难以量化等问题[4],这些问题使得在实践操作过程中创业机会的评价工作难以开展。

国内对创业机会评价指标体系的构建和对创业机会的系统评价方法的相关研究皆较少。文献[5-6]分别构建了创业机会的模糊综合评价方法，模糊综合评价方法虽然采用定量分析，但是也还有步骤较多、计算繁琐、使用不便等缺点。

基于上述原因,本文通过构建创业机会评价指标体系,将信息熵引入到创业机会识别评价过程中,应用熵权法计算创业机会的综合评分,提出一种新型、系统的创业机会评价指标模型；相比于模糊综合评判，简化了评价步骤,减少了人的主观影响,从而提高了其科学性、可行性、客观性。

基于熵权法的创业机会评价模型通过得分的大小来判断识别创业机会,可以对创业机会实现定量分析,减少定性方法因分析角度的不同所造成的误差,引导创业者预估创业风险,有效减少复杂的信息甄别带来的创业机会识别成本,对创业机会评价具有理论支撑和现实指导意义。

1 熵权法基本原理

1865年,德国物理学家和数学家克劳修斯发表了《力学的热理论的主要方程之便于应用的形式》,正式提出熵的概念,用以表征一个孤立系统内部的无序程度。信息熵最早由文献[7]提出,并成功运用于度量信息的价值及其影响力。

国内已有学者使用熵权法进行系统评价工作。文献[8]提出了系统时效熵的概念;文献[9]通过使用模糊绝对熵、相对熵、交互熵等指标,对模糊信息的价值进行度量;文献[10]采用熵模型方法对上市公司内部控制信息的质量进行度量。

本文认为创业机会本质上是一个复杂的系统评价过程,是各方面复杂信息的综合反应,通过基于熵权法构建的评价指标体系对创业机会进行度量,是一种可行的评价思路,可以为创业者、政府机构以及投资方提供定量的、系统的、可评估的决策参考。

在信息论中,若系统存在n种不同状态,各状态表征的概率为Qi(i=1,2,…,n),此时系统熵为:

(1)

当系统各状态的表征相互独立,出现概率均相同,此时系统将处于最无序的状态,熵达到最大,即

(2)

Smax=lnn

(3)

若系统确立了m个评价指标,则可构建初始评价矩阵,即

Z=(zik)n×m

(4)

系统中指标zk的熵权为:

(5)

从(5)式可知,指标zk的熵越小,其包含信息越多,在评价指标体系中的比重也越大。因此利用熵权法为评价体系的指标确权,可以更加客观准确,权重的确立过程也更加简洁。

2 创业机会评价指标体系的构建

2.1 一级指标的确立

创业机会评价指标体系的一级指标属于识别指标,本文主要通过文献法予以确立。结合已有的研究成果[11-18],根据创业机会关键要素,本文将识别指标划分为创业团队、创业项目、创业环境3类。

2.2 二级指标的确立

在创业机会评价体系一级指标的基础上,本文将蒂蒙斯创业机会评价指标进行分类合并,结合文献[3]的研究成果,初选了警觉性(X1)、风险感知(X2)、自信(X3)、已有的知识(X4)、社会网络(X5)、资源的不可替代性(X6)、市场规模(X7)、市场预期增长率(X8)、净利润率(X9)、国家政策支持(X10)、竞争强度(X11)、消费者认可度(X12)共12个二级指标。

本文面向合肥某高校MBA班学员，就二级指标的确立进行了问卷论证,共发放问卷300份,回收问卷273份；其中有效问卷268份,有效率为98.17%。调研结果见表1所列,满分为10分。

表1 二级指标调研平均得分

调研结果证实了初选的二级指标具备相应的评价功能,可以列入创业机会评价指标体系。

2.3 创业机会评价指标体系

结合两级指标,本文确立了创业机会评价指标体系，见表2所列。

(1) 创业团队。除了创业者与机会识别相关的个人特性如警觉性、风险感知、自信、已有的知识和社会网络外,根据调研结果增加了资源的不可替代性指标。

(2) 创业项目。经济或社会价值的体现是创业者所选择的创业项目自身的市场规模、市场预期增长率和净利润率的综合结果,因此本文选择了市场规模、市场预期增长率和净利润率3个指标。

(3) 创业环境。本文选取政策扶持力度、竞争强度和消费者认可度3个指标。

表2 创业机会评价指标体系

3 创业机会评价指标确权

3.1 创业机会评价指标定义

创业机会评价的思路是:首先以学者对创业机会评价的指标体系为基础,以团队、项目以及环境三维度指标,构建创业机会评价基本模型。

定义1 在创业机会识别中,假定某创业机会T,T由n个创业可能Ai(i=1,2,…,n)组成,T={A1,A2,…,Ai,…,An}。Ai是T为第i种选择,Ai为x类属性项组成的集合,Ai={xi1,xi2,…,xi11,xi12}。其中xi1,xi2,…,xi11,xi12分别表示Ai对应的警觉性、风险感知、自信、已有的知识、社会网络、资源的不可替代性、市场规模、市场预期增长率、净利润率、国家政策支持、竞争强度和消费者认可度。

3.2 创业机会影响力度量指标确权

熵模型权重法是各指标自身的权重由其数据决定,以此确定质量度量指标的权重,可排除赋值与赋权的主观弊端,计算结果实用可靠[19]。因此,本文综合考虑主客观评价因素,先采用专家评分法确定一级指标权重,再利用熵模型权重法计算各二级指标权重。任意选取创业机会T的m种可能性,各指标权重计算方法如下。

3.2.1 建立初始矩阵

初始矩阵Z为：

(6)

3.2.2 数据无量纲化处理

由于各指标的量纲不统一,需要对数据进行归一化处理才可以进行比较。本文创业机会识别指标均为正向指标,指标值越大越好,采取下式进行归一化处理，即

i=1,2,…,m;k=1,2,…,12

(7)

归一化后的矩阵可表示为:

(8)

3.2.3 计算指标比pik(x)

计算公式为：

i=1,2,…,m;k=1,2,…,12

(9)

3.2.4 计算各指标的熵值Hk

计算公式为：

(10)

其中,g=1/lnm。当pik=0时,piklnpik=0。

各指标的权重为：

(11)

3.3 创业机会影响力评价模型

假定每个创业机会影响力指标相同,在不考虑时间因素情形下,度量同一创业机会下任意的创业机会影响力的一般计算方法如下。

假设对于任意创业机会可能性Ai,其属性指标集合为Ai={xi1,…,xi12},则创业团队Ai的质量It(Ai)、创业项目Ip(Ai)和创业环境Ic(Ai)分别为:

(12)

(13)

(14)

创业机会Ai的价值In(Ai)为:

In(Ai)=αIt(Ai)+βIp(Ai)+γIc(Ai)

(15)

其中,α、β、γ分别为一级指标创业团队、创业项目和创业环境的权重系数。因此,创业机会T的影响力In(T)为:

(16)

4 实证分析

本文基于熵权法创业机会评价模型设计了调查问卷,以获取相关的实证数据。考虑到采样对象的广泛性和区域差异性,本研究在合肥地区部分高校创新创业孵化基地进行测试,同时在江苏和浙江部分高校开展了取样调查。本次问卷调查共发放问卷300份,回收问卷273份,其中有效问卷268份,有效率为98.17%。问卷的样本结构见表3所列。问卷收回后,首先对问卷数据进行筛选整理,其次进行数据分析,验证本文提出的模型,最后得出结论。

表3 问卷样本结构

在此次随机调查测试中,调查对象以理工科为主,占涉及高校数的75%;调研对象为已通过多种形式开始创业者。从268个样本结构中可以看出,性别分布上,男生占比为80.60%;年级分布上,以本科高年级和硕士生低年级为主,博士阶段创业者较少;从学科分布来看,理工科和经济管理类占比接近90%。

因为问卷调研的对象是已经开始创业的群体,所以创业机会T的创业可能性Ai仅存在一种情况,即i=1,可以认为调研对象的创业机会T=A1。

在问卷中,本研究将警觉性、风险感知、自信、已有的知识、社会网络、资源的不可替代性、市场规模、市场预期增长率、净利润率、国家政策支持、竞争强度和消费者认可度这12个指标赋值,令1≤xk≤10 (k=1,2,…,12)。

将一级指标创业团队、创业项目和创业环境的权重系数α、β、γ赋值为1,对样本数据进行分析计算,可以得出测试结果。将样本创业机会T的影响力In(T)位于前30%定义为优秀;30%～60%定义为良好;其他的定义为一般。结合表3的样本结构，分析结果见表4所列。

表4 熵权法评价模型测试分析结果

通过控制样本变量可以看出,性别变量在创业团队这一指标中影响较大,这主要受传统观念、家庭教育、成长环境、思想认知等诸多因素影响,女生对于创业的热情低于男生。

从年龄结构来看,年级变量在创业项目的指标中影响较大,高年级的学生优秀比率较大,这是因为随着年龄的增长,创业者搜集到的信息和进行的思考也越多,从所积累的信息中甄别分析判断的能力增强,从而把握机会的可能性也就越高。此外年龄增长也使创业者个人的经济压力提升,成为创业的重要驱动力,这一动力也会促使或者倒逼创业者更加科学地识别创业机会。但从学历层次来看,博士生的创业优秀率明显降低,主要是随着个体年龄进一步增大,创业承载的风险与多年求学钻研的付出是一对叠加矛盾,再加上年龄增长促使个体追求稳定工作的心理需求旺盛,因而创业的动力相应减弱。从学科分布来看,学科背景在创业环境指标中影响更多,理工类在政策支持和竞争强度中相比占优,经管文史类更倾向于考虑消费者和市场的认可,符合实际。

鉴于模糊综合评判和熵权法是目前仅见的2种对创业机会进行定量评价的方法,为验证评价模型的优劣差异性,作为对照,使用模糊综合评判[5-6]对表3的样本进行评价,同样将一级指标权重赋值为1,将样本得分位于前30%定义为优秀,30%～60%定义为良好,其他的定义为一般,结果见表5所列。

表5 模糊综合评判测试分析结果

对照表4、表5,不难看出数据误差很小,最大误差为1.87%,可以认为在本样本中2种方法取得的结果基本一致。

然而,使用模糊综合评判首先要用层次分析法确定指标权重,其次通过专家调研法和功效系数法评定项目指标得分,然后用综合评判模型打分,最后还要应用模糊向量单值法对综合评价结果进行量化,操作步骤比熵权法多,计算量更大;模糊综合评判的核心步骤层次分析法、专家调研法和功效系数法的权重评分依赖人为打分,更多的主观操作容易带来更大的误差,熵权法中各指标的权重由其数据决定,可排除赋值与赋权的主观弊端。

5 结 论

对于创业者而言,创业机会的识别对于创业成败至关重要。本文首次将信息熵的概念引入创业机会评价过程,提出了基于熵权法的创业机会评价模型,这个模型比以往的方法更加科学、客观、可行。

本研究从创业团队、创业项目和创业环境3个一级指标和12个二级指标对创业机会进行定量评价,有效减少了复杂的信息甄别带来的创业机会识别的成本,更加精确高效,对创业者在创业提高创业机会的精准识别度和成功率具有指导意义。

科学遴选建立创业机会评价指标是综合评判的关键,在后续的研究中,可以进一步采用因子分析法等评估指标,凝练出更加优化的指标体系。